Использование методов машинного обучения для прогнозирования потоков пациентов в медицинских учреждениях
Обзор алгоритмов машинного обучения. Исследование функционалов ошибки и метрики. Использование градиентного бустинга при обучении нейронных сетей. Главный анализ линейной регрессии и регуляризаторов. Характеристика алгоритма адаптации градиента.
Подобные документы
Анализ хаотических процессов при небольшом объеме входных данных. Модели искусственного нейрона с нелинейными синаптическими входами. Настройка свободных параметров сети в градиентном алгоритме обучения нейронной сети с нелинейными синаптическими входами.
автореферат, добавлен 29.03.2018- 102. Нейронные сети
Характеристика, структура и задачи нейронных сетей. Направления и разработки нейрокомпьютинга. Искусственные нейронные сети, их черты и задачи. Алгоритм обучения перцептрона и его недостатки. Перечень возможных промышленных применений нейронных сетей.
реферат, добавлен 20.02.2009 Изучение нейросетевых технологий с помощью симулятора нейронных сетей. Обзор существующих симуляторов нейронных сетей и оценка пригодности их использования в учебном процессе. Авторская разработка учебного нейросимулятора для использования его в ВУЗе.
статья, добавлен 26.04.2019Нейронные сети и вычислительные системы на их основе. Алгоритмы генетического поиска для построения топологии и обучения нейронных сетей. Линейные преобразования векторов. Биологический нейрон и его строение. Признаковое и конфигурационное пространство.
курс лекций, добавлен 17.01.2011Рассматриваются алгоритмы обучения нейронной сети: градиентный спуск с постоянным шагом и метод сопряженных градиентов (алгоритм Флетчера-Ривса). Расчет значения минимизируемой целевой функции ошибки полученной на тестовой выборке после обучения.
статья, добавлен 29.04.2018Построение и обучение нейронных сетей, которые смогут обучиться для успешного прохождения компьютерных игр. Эволюционный и генетический алгоритмы обучения нейронной сети. Сравнительный анализ самообучающихся алгоритмов на основе платформы OpenAI.
дипломная работа, добавлен 01.09.2017Рассмотрение метода прогнозирования стоимости валют с использованием нейронных сетей, строящихся с использованием библиотеки Encog на языке программирования C#. Разработка программного продукта, описание его структуры. Обзор аналогичных приложений.
статья, добавлен 29.06.2018- 108. Нейронные сети
История появления и развития нейронных сетей. Проведение их аналогии с мозгом человека. Сущность искусственной нейронной сети, ее программное или аппаратное воплощение. Особенности обучения нейронных сетей, их применение в современных развитых странах.
реферат, добавлен 05.04.2017 Особенности построения современных систем безопасности с целью контроля территории. Создание иерархических сетей на основе систем видеонаблюдения. Использование методов и средств фрактального кодирования изображения, характеристика их возможностей.
статья, добавлен 08.12.2018Анализ сущности нейронных сетей, их особенности способности к обучению (настройки архитектуры и синаптических связей). Перспективы развития применения и использования искусственных нейронных сетей. Основные достоинства нейронных сетей перед традиционными.
статья, добавлен 29.07.2018Исследование особенностей применения эволюционных алгоритмов для настройки структуры и поиска весов связей искусственных нейронных сетей. Анализ вопросов эволюционного поиска топологии искусственной нейронной сети. Кодирование информации о весах связей.
статья, добавлен 08.02.2013Теоретические аспекты и анализ современных статистических методов прогнозирования курсов акций. Анализ методов прогнозирования курсов акций ведущих IT-компаний и сравнение точности прогнозных показателей. Практическое использование показателя Херста.
дипломная работа, добавлен 07.12.2019Обзор автоматизированных систем обучения русскому языку. Использование программных лингвистических средств (лингвистических игр, словарей, корректоров, трансляторов) в системах обучения, их соотнесение с содержанием курса изучения русского языка.
статья, добавлен 17.01.2018Использование нейронных сетей при разработке тестов оценки психофизиологического состояния человека. Анализ НС как эффективного инструмента исследования человека. Особенности их использования для решения задач медицинской диагностики инфаркта миокарда.
статья, добавлен 07.03.2019Анализ современных подходов к коррекции орфографии. Особенности модели машинного обучения. Использование префиксного дерева для поиска слов. Организация обновляемого словаря и реализация микросервиса. Разработка компонента коррекции для любых языков.
дипломная работа, добавлен 17.11.2015Характеристика обучающих выборок, которые используются для обучения искусственных нейронных сетей. Сравнительный анализ значений медианы, полученных при проведении теста Краскела–Уоллиса для определения результатов обучения программных приложений.
статья, добавлен 28.11.2016Особенности различных моделей клиент-серверного взаимодействия. Взаимное влияние технологий машинного слуха и информационной инфраструктуры на примере алгоритмов распознавания речи. Разработка архитектуры сервиса по подбору музыки под настроение.
дипломная работа, добавлен 15.09.2018Теоретические основы нейронных сетей: применение, топология, обучения. Полезные свойства систем содержащих нейронные сети. Содержательная сущность поддержки принятия решений. Оценка возможностей нейронных сетей в системе поддержки принятия решений.
курсовая работа, добавлен 22.05.2018Сравнительный анализ публикаций с 2016 по 2020 год, связанных с построением средств обнаружения вредоносного программного обеспечения на базе операционной системы Android. Оценка использования методов динамического анализа классификатором DL-Droid.
статья, добавлен 16.05.2022Історія машинного перекладу як науково-прикладного напряму. Створення програм на потребу користувачів для переведення текстів комерційної, технічної або Інтернет-інформації. Напрямки розвитку та застосування машинного перекладу і приклади систем.
реферат, добавлен 31.12.2013- 121. Нейронные сети
История развития нейронных сетей. Строение биологической нейронной сети. Искусственный нейрон. Общие положения и виды обучения нейронных сетей. Архитектура. Сети прямого распространения сигнала. Рекуррентные сети. Области практического применения.
контрольная работа, добавлен 18.02.2018 - 122. Введение в нейросети
Основные виды и типы нейронных сетей. Области применения нейронных сетей. Характеристика искусственной нейронной сети Gamma AI. Анализ описания алгоритма работы в нейросети гамма. Определение нейронной сети для создания озвучки из текста Narakeet.
контрольная работа, добавлен 18.06.2024 Алгоритмы для решения задачи бинарной классификации. Подготовка данных для создания модели. Разработка предиктивной модели для прогнозирования возможности продажи дополнительных услуг телекоммуникационного оператора с целью решения маркетинговых задач.
дипломная работа, добавлен 27.08.2018Применение методов классификации, моделирования и прогнозирования, основанных на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования. Задачи и возможности Data Miner в Statistica 8.
реферат, добавлен 19.12.2014Анализ данных машинного кода компиляторов при выполнении сборки программы в различных режимах. Анализ особенностей машинного кода, генерируемого различными компиляторами для Windows и Linux в режимах Debug и Release, обзор уязвимости переполнения буфера.
статья, добавлен 08.03.2019